会计学院  陈炜峣  报道

2022年12月，南京审计大学会计学院、智能管理会计与内部控制研究院、智能会计产业学院、智能会计虚拟教研室、四大书院主办的“润泽会计学术名家论坛”邀请柯滨教授通过腾讯会议向我校师生做系列讲座。会计学院院长温素彬教授主持。

柯滨教授曾担任北美华人会计教授会会长、国际顶级期刊The Accounting Review 主编，现任新加坡国立大学商学院会计系教授、教务长讲席教授、中国教育部“长江学者”。 

12月7日的首次讲座的主题为New Technologies, Big Data, and Accounting/Business Research for the Digital Age的学术讲座。讲座从数字化转型与智能管理的边界内容、目前学术研究的现状以及自己亲身的研究经验等三部分展开讲述，并强调了数字化转型的必要性以及产学研的重要性，并且一定要把交叉融合的思想理念融入行动，希望同学们深刻了解新时代为我们带来的机遇和挑战，面对困难，迎难而上。

12月10日的第二次讲座中，柯滨介绍了论文The Effect of China's Weak Institutional Environment on the Quality of Big Four Audits的整体框架，并以此为切入点分享怎样进行专业学术写作，在梳理文章各部分框架的同时，具体讲了怎样进行论文选题，怎样进行研究设计，想法形成的过程，怎样进行假设，得出的结果怎样进行科学解读。并强调了科研能力的重要性，希望同学们通过此次讲座受到启发，未来运用科学方法做更有影响，更有创新性的研究。

12月11日的第三次讲座上，柯滨首先介绍了研究How Does ERP Adoption Affect Managers’ Information Environment这一课题的原因，之后以最新相关的外文文献为切入点对自己的行文思路和具体细节进行了详细阐述，重点强调了信息系统和智能会计的可研究性和重要性。ERP是目前国内企业采纳使用最广泛的ICT技术，他认为ERP的采用能很好地改善公司内部信息环境，给决策者们提供更准确的信息依据。经过描述性统计、重复性检验和回归分析，最终发现长期采用ERP对公司的优势十分明显。

12月14日进行的面向学校青年教师的第四场讲座中，柯滨先介绍了研究Measuring Firm Quality Using Machine Learning这一课题的原因，之后以最新相关的外文文献为切入点对自己的行文思路和具体细节进行了详细阐述。他认为在预测企业质量方面，机器学习优于人类启发式和线性估值模型，利用机器学习预测公司质量可以更好地解释同期股票定价和未来异常收益；同时股票市场在同期股票价格中并没有完全反映公司质量，更多的原始数据似乎不能产生经济上更好的预测模型，也不能产生更高的回报预测。 

12月17日，在讲座主题为Are Stock Option Grants to Directors of State-Controlled Chinese Firms Listed in Hong Kong Genuine Compensation的学术报告中，柯滨介绍了本次所讲论文的底层逻辑，即如何感知到事物背后无形的东西，去了解现象背后的原理。第一要观察现实问题来思考研究话题，第二要思考如何把现实话题一步一步的研究出来，第三需要“顶天立地”。“顶天”即找到好的理论支撑，细致的科学论证，发现已有文献还未发现的规律，“立地”即进行现场调研与访谈，不能仅仅只是寻找网上数据。

12月18日的最后一场讲座中，柯滨介绍了Detecting accounting fraud using machine learning研究。此课题的目的在于为了在样本中运用更好的模型进行财务造假的预测。在预测过程中，如何使用数据成为关键。对比机器学习和人类分析，人类分析更倾向于具有经济含义的指标，而这些指标是由原始数据积累而成；机器学习不仅能够进行指标分析还能够对大量的原始数据进行处理。机器模型可以直接使用原始数据，而原始数据庞大，如何去除杂音，减少模型数据的伤害，如何选择数据是至关重要的。

最后，温素彬为系列学术讲座进行了总结，强调了复合型人才的重要性，希望同学们通过聆听柯滨教授的研究思路彻底了解完成一篇优质论文的全过程，并学习柯滨教授研究问题的方法论。同时对柯滨教授两周以来的六场深度与温度并存的讲座表达了衷心的感谢。